ClearMeshVersione arquivos grandes com a mesma liberdade do código

ClearMesh

ClearMesh traz controle de versão estilo Git para datasets, checkpoints de modelos, assets de mídia e arquivos CAD que são grandes demais para o Git tradicional. Equipes técnicas podem criptografar dados sensíveis, armazená-los em chunks Vault e depois clonar ou montar arquivos sob demanda sem inchar o armazenamento local.

Destaques do Produto

• Controle de versão tipo Git: Histórico de commits e branching para arquivos binários pesados que quebram workflows padrão do Git
• Criptografia no lado do cliente: Repositórios criptografados mantêm chaves, texto plano e chunks descriptografados localmente—nunca expostos a servidores
• Armazenamento em chunks Vault: Arquivos divididos em chunks criptografados com transferências diretas para storage usando URLs de curta duração
• Flexibilidade de clone ou mount: Clone completo para edição local ou mount somente leitura para acesso instantâneo sem download completo
• Preview seguro no navegador: Inspeção de arquivos no navegador com descriptografia no lado do cliente quando chaves do repositório são fornecidas

Casos de Uso

• Datasets e checkpoints de IA/ML: Versionar dados de treinamento, embeddings e pesos de modelos sem forçar binários no Git LFS
• Produção de VFX e mídia: Rastrear plates, renders e caches de textura com storage criptografado e histórico reproduzível de assets
• Arquivos CAD e engenharia: Gerenciar pastas de projetos binários, revisões de assemblies e saídas de simulação com trilhas de auditoria completas
• Dados de pesquisa privados: Manter datasets sensíveis auditáveis entre colaboradores com controles de acesso rigorosos
• Assets de desenvolvimento de jogos: Mover grandes bibliotecas de arte e builds através de um workflow que artistas e engenheiros possam compartilhar

Público-Alvo

ClearMesh atende equipes técnicas em IA/ML, produção de mídia, engenharia e pesquisa que precisam de controle de versão para arquivos grandes ou sensíveis demais para o Git: cientistas de dados, engenheiros de ML, artistas de VFX, designers CAD e cientistas de pesquisa que gerenciam datasets colaborativos.